La tecnología nos exige comprender, al menos de forma general, cómo funcionan estos modelos para no quedarnos rezagados.
Por Juan Carlos Luján, columnista.
Iterar es conversar. Pero no una conversación como las de antes, entre dos personas que se miran a los ojos. No. Iterar hoy implica interactuar con una máquina. Una que no siente ni escucha, pero responde. Y lo hace -a veces sorprendentemente bien- gracias a complejos sistemas matemáticos entrenados para adivinar lo que queremos, incluso cuando no lo tenemos del todo claro.
La palabra “iterar” se ha vuelto frecuente en los entornos tecnológicos y creativos. Sorprende a algunos de mis alumnos cuando la menciono en los talleres. Significa probar, ajustar, volver a probar. Y en ese ciclo constante de ensayo y error, uno va puliendo ideas con la ayuda de una inteligencia artificial que no duerme, no juzga y, sobre todo, no se cansa.
Lo curioso -y confieso que también irónico- es que esa dinámica se apoya en dos pilares que yo evitaba como si fueran una clase extra un viernes por la tarde: las matemáticas y la estadística. Dos materias que odiaba en el colegio y que más de una vez me hicieron pensar que la educación no estaba hecha para mí. Aún recuerdo a mi profesor del Colegio Nuestra Señora de Guadalupe, Mario Handabaka, quien a punta patadas y reglazos nos hizo más odiarla. ¿Quién iba a imaginar que hoy, y por esos azares del destino, gran parte de mi vida profesional dependería de esos conocimientos que entonces no veía útiles y temía?
Y no soy el único. Muchos colegas en comunicación, periodismo, marketing o educación vienen enfrentando esa misma sensación: la tecnología nos exige comprender, al menos de forma general, cómo funcionan estos modelos para no quedarnos rezagados. Porque si bien no necesitamos convertirnos en programadores, sí es clave entender cómo piensan -o mejor dicho, cómo “calculan”- estas inteligencias artificiales para responder de forma tan natural y convincente.
No es magia. Es matemática aplicada. Y funciona
Cuando uno se sienta frente a ChatGPT, Gemini o Copilot y empieza a interactuar, lo que ocurre no es magia. Es estadística pura. El sistema predice cuál es la palabra más probable que debería aparecer después de la anterior, según patrones aprendidos en millones de textos. Es algo similar a cuando redactas un mensaje en WhatsApp, pero mucho más pequeño. Esta herramienta de mensajería predice palabras al igual que estos modelos de lenguaje porque también usa inteligencia artificial.
Y ese simple juego de probabilidades permite desde redactar un ensayo hasta programar una aplicación o resolver dudas legales básicas.
Dicho así suena sencillo. Pero detrás hay años de investigación matemática, procesamiento de lenguaje natural, entrenamiento con datos masivos y, por supuesto, mucha estadística bayesiana. Todo eso que parecía lejano en nuestras clases de secundaria, hoy se convierte en el motor silencioso de herramientas que usamos a diario.
Necesitamos intuición y criterio
Por eso, más allá del entusiasmo por las novedades tecnológicas, este es un buen momento para hacer una pausa y preguntarnos: ¿qué sabemos realmente de lo que hay detrás de estas máquinas? ¿Estamos usándolas de forma consciente o solo por moda? ¿Sabemos hasta dónde confiar y cuándo desconfiar?
Porque aunque los modelos generativos pueden facilitar el trabajo, también pueden cometer errores, reproducir sesgos o generar contenido dudoso. Y para notar esos fallos, necesitamos más que intuición: necesitamos pensamiento crítico. Necesitamos criterio.
Esa es, quizás, la gran paradoja de esta era: cuanto más automatizamos, más humanos debemos ser. Más reflexivos, más informados, más éticos.
Una segunda oportunidad con los números
Hoy miro con otros ojos esas clases de matemática que tanto evité. No porque me haya vuelto un experto en ecuaciones, sino porque entendí que allí estaba parte del lenguaje que ahora gobierna muchas decisiones del mundo digital. El profesor Handabaka lo sabía, pero carecía de empatía para hacernos entender. Y como todo lenguaje, puede ser aprendido, adaptado y usado para crear.
La inteligencia artificial generativa nos da una segunda oportunidad. No solo para conversar con una máquina, sino para reconciliarnos con lo que alguna vez nos pareció imposible. Porque sí, odiaba la estadística… pero gracias a ella, ahora puedo escribir esto, y tú puedes leerlo.
